The development and preliminary validation of a Preference-Based Stroke Index (PBSI).
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health-related quality of life (HRQL) is a key issue in disabling conditions like stroke. Unfortunately, HRQL is often difficult to quantify in a comprehensive measure that can be used in cost analyses. Preference-based HRQL measures meet this challenge. To date, there are no existing preference-based HRQL measure for stroke that could be used as an outcome in clinical and economic studies of stroke. The aim of this study was to develop the first stroke-specific health index, the Preference-based Stroke Index (PBSI). METHODS: The PBSI includes 10 items; walking, climbing stairs, physical activities/sports, recreational activities, work, driving, speech, memory, coping and self-esteem. Each item has a 3-point response scale. Items known to be impacted by a stroke were selected. Scaling properties and preference-weights obtained from individuals with stroke and their caregivers were used to develop a cumulative score. RESULTS: Compared to the EQ-5D, the PBSI showed no ceiling effect in a high-functioning stroke population. Moderately high correlations were found between the physical function (r = 0.78), vitality (r = 0.67), social functioning (r = 0.64) scales of the SF-36 and the PBSI. The lowest correlation was with the role emotional scale of the SF-36 (r = 0.32). Our results indicated that the PBSI can differentiate patients by severity of stroke (p < 0.05) and level of functional independence (p < 0.0001). CONCLUSIONS: Content validity and preliminary evidence of construct validity has been demonstrated. Further work is needed to develop a multiattribute utility function to gather information on psychometric properties of the PBSI.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».